Core Concepts
전문 주식 거래자들의 차트 분석 기법을 모방하여 주가 상승 및 하락 여부를 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다.
Abstract
이 연구는 전문 주식 거래자들이 차트 분석을 통해 일관된 수익을 얻는 방식을 모방하여 딥러닝 모델을 개발하였다.
- 과거 600일 동안의 주가 데이터(OHLCV)를 입력으로 사용하여 향후 D일 내에 주가가 10% 이상 상승할지, 10% 이상 하락할지, 또는 ±10% 범위 내에 머물 것인지를 예측한다.
- ResNet 모델의 skip connection을 활용하여 단기 및 장기 추세를 효과적으로 포착할 수 있도록 하였다.
- 모델의 softmax logit 값이 일정 임계값 이상인 경우에만 매매를 실행하여 매매 정확도를 높이고자 하였다.
- 한국 및 미국 주식 시장 데이터로 모델을 학습 및 테스트한 결과, 시장 수익률을 크게 상회하는 성과를 보였다.
- 특히 한국 주식 시장에서는 시장 수익률 대비 75.36% 더 높은 수익을 달성하였고, 샤프 비율도 1.57로 시장 대비 0.61 더 높았다.
- 미국 주식 시장에서도 시장 수익률 대비 27.17% 더 높은 수익을 달성하였고, 샤프 비율도 0.61로 시장 대비 0.27 더 높았다.
Stats
주식 시장 수익률 대비 본 모델의 수익률이 한국 시장에서 75.36% 더 높고, 샤프 비율도 1.57로 0.61 더 높다.
주식 시장 수익률 대비 본 모델의 수익률이 미국 시장에서 27.17% 더 높고, 샤프 비율도 0.61로 0.27 더 높다.
Quotes
"전문 주식 거래자들은 차트 분석만으로도 일관된 수익을 얻을 수 있다."
"딥러닝 모델을 활용하면 전문 거래자의 차트 분석 기법을 모방할 수 있다."